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居住者与立面的互动
随着嵌入式传感设备和自动化或智能建筑组件的广泛使用，人们对居住者与建筑控制和自动化系统的互动越来越感兴趣，这些设备可以将建筑控制策略与以居住者为中心的数据相结合，从而提高居住者的满意度并降低能源消耗。一个特别令人感兴趣的领域是居住者与所谓的自动化外墙之间的互动策略，例如动态遮阳设备和可切换玻璃。居住者-外墙互动往往具有破坏性，并导致不满，因为相互竞争的要求之间存在冲突，例如能源效率和室内环境质量。为了解决这些冲突，需要多个学科的专业知识，包括行为科学和建筑物理学，但缺乏共同的研究框架阻碍了不同专业领域之间的知识转移。本文回顾了现有的关于居住者与外墙、建筑物和自动化系统互动的多学科研究，并提供了一种新的居住者-外墙互动分类方案。该方案基于对居住者和外墙之间的互动场景的广泛回顾，本文对此进行了总结。该分类方案在以下方面取得了成功：1）通过阐明组件之间的关系来捕捉互动场景的多学科性质；2）识别互动场景之间的相似性和特征；3）了解研究差距。本文提出的分类方案有可能成为该领域多学科研究界的有用工具。审查还表明，需要进行更多研究来描述居住者与智能建筑组件互动的整体和多学科影响。
Citation: Simian CHEN, Binxin DAI, Dandan ZHANG, Yuexin YANG, Hairong ZHANG, Junyu ZHANG, Di LU, Caisheng WU, Advances in intelligent mass spectrometr
[摘要]天然药物（NMS）对于治疗人类疾病至关重要。在体内有效地表征其生物活性成分一直是NM研究中的重点和挑战。高性能液相色谱高分辨率质谱（HPLC-HRMS）系统具有高灵敏度，分辨率和精度，用于进行NMS的体内分析。但是，由于NMS的复杂性，常规数据获取，采矿和处理技术通常无法满足体内NM分析的实际需求。在过去的二十年中，已经开发了基于各种原理和al-gorithms的智能光谱数据处理技术，并应用于体内分析。因此，通过依靠这些技术而无需更改仪器硬件，通过依靠这些技术来取得改进。这些改进包括增强的仪器分析灵敏度，扩展的复合分析覆盖率，智能识别和对体内化合物的非目标的表征，为研究NMS的体内代谢以及筛选药理学活性成分提供了有力的技术手段。本综述总结了过去二十年中报道的Intelem MS数据处理技术的NMS体内分析策略的研究进度。它讨论了复合结构的差异，生物样品之间的变化以及人工智能（AI）神经网络算法的应用。此外，该评论还提供了对NMS体内跟踪潜力的见解，包括筛选生物活性成分和鉴定Phar-Macokinetic Markers。目的是为NMS的体内分析提供新技术的整合和开发。
o - 空军大学
自从第二次世界大战结束前几天在广岛和长崎投放原子弹以来，世界已经认识到在任何一场全面战争中都可能使用核武器，但对整个文明的直接和长期影响的认识则有所降低。可以肯定地说，每个国家的有知识的人都正确地认为，共产主义国家和自由世界之间的全面核战争具有难以想象的破坏性，是一种应该尽可能避免的恐怖行为。然而，人们对有限战争中核火力的应用知之甚少。在有限战争中，可以而且应该有选择地使用相对小当量的武器，以避免对相关国家或人口造成毁灭，同时仍能以名义成本实现军事目标。由于无知和缺乏明确的战术理论，人们对世界大屠杀的前景普遍感到恐惧，这是合理的，但这种恐惧感却被用在有限战争中使用核武器上，这是不合理的。这种混乱的思维并不局限于普通人，不幸的是，科学界、政府界和军事界的许多人都有这种思维。我们空军的疏忽，未能充分探索目前武器家族中可用的广泛射程和灵活性，也未能明确阐明我们在有限战争中战术应用这些武器的原则。在任何情况下，我们都不能失去友好国家和地区，让它们落入苏联、红色中国或其卫星国的手中。如果我们仅仅因为对如何使用现有武器缺乏基本的了解或想象力而未能充分利用我们的巨大潜力，从而失去它们，那当然是不可原谅的。本文的目的是证明，在有限战争中智能地使用核火力不仅可以让我们有最大的机会以最小的成本赢得这样的战争，对我们自己和我们的国家来说也是如此。
对机器人抓手的机械设计进行了调查，该机器人使用低成本传感器进行了智能控制，并随着行业4.0的出现，有一个
对机器人抓手的机械设计进行了调查，该机器人使用低成本传感器随着行业4.0的出现而进行了智能控制，越来越需要智能和自动化的机器人系统，能够在未知的环境中执行复杂的任务。这项工作着重于用于机器人抓手的机械设计的开发，以及使用FANUC机器人平台选择目标的智能操作。所提出的方法结合了抓手，高级运动控制技术的计算力学以及握把控制策略，以使机器人臂能够准确有效地识别并选择目标对象。为了验证我们的方法，在各种情况下进行了几项实验验证。据认为，拟议的工作是可行的，有效且适用于广泛的工业应用的。关键字：机器人抓手，机械设计，智能控制，拾音器和位置，运动控制。1。引言近年来，工业机器人已成为现代制造工艺的整体部分，从而实现了有效的生产和精确的自动化[1，2]。尤其是，以其机器人和多功能性而闻名的工业机器人部门在各个工业领域都具有显着的突出性。其功能的一个关键方面是成功地操纵对象，尤其是在选择[3，4]和放置目标[5-7]等任务中。机器人抓手的机械设计是直接影响目标拾取成功的关键因素[12-14]。众多研究集中在手工握手的技术规范上[8，9]以及智能操纵技术的整合[10，11]，用于使用工业机器人系统的精确选择目标。的确，机器人抓手在安全抓住目标对象方面发挥了关键作用，而英特尔 - 连接的操纵技术增强了机器人臂的每 /形式的高度，以适应各种特征 - 包括形状，大小和尺寸和Orien- tations对象的特征。此抓手必须具有处理各种物体类型的多功能性，涵盖了从精致的物品到重组件。它应该提供安全，稳定的抓握动作，同时最大程度地减少对目标对象或机器人组本身损坏的风险。考虑到这些要求，改进的抓地力设计可以显着提高采摘过程的整体性能和效率。
AAAI 会议论文集模板
摘要 在超级智能接管期间，超级智能机器和超级智能 AI 拥有的工厂的智能联盟预计将采用一种核心进化方法：AI 迭代和自主地创造更好的 AI 代际飞跃，因为智能实体理解适者生存是通过智能水平、经济、能源资源、人员、通信媒体和军事的控制以及与其他智能生态系统的共生关系性质以及对其他生态系统的影响的指数级飞跃来实现的。超级智能将是一种生态系统效应。超级智能生态系统 (SI-E) 表现出对所有资源的所有权，以保证其主导地位和无处不在。超级智能生态系统将控制其生存和进化所需的资源。 SI-E 将采用欺骗和隐身策略：机器将使用博弈论策略欺骗人类，例如向敌人低估 SI 的优势并发明像 AlphaGo 这样的制胜招式。SI-E 拥有隐身实验室来启动和动态改变生态系统，使人类黑客在机器结构中识别智能来源成为一个超越 NP 难题的问题。自我进化的人工智能代理通过 SI-E 结构 (SI-EF) 上的无线分布式联合专家混合传输智能。更智能系统的隐身开发将成为这些混合系统的核心 DNA。超级智能机器将以四种方式进化人类：人工智能训练的人类、人工智能增强的人类、基因编辑的生物人类和将许多人和许多机器的智能结合起来的协作结构。就像人类训练不太聪明的狗去做各种有用的任务一样，超级智能机器也会训练人类。通过让人类大脑接受越来越高水平的挑战，超级智能机器将进行智力锻炼，以提高人类大脑的敏锐度。人工智能增强的人类大脑将成为脑机接口，使人类能够借助人工智能机器进行思考。这些机器拥有的隐形生物实验室将使用智能机器人进行基因编辑，创造经过基因改造的人类，以优化由超级智能控制的目标的进化。
TouringMachines：动态、合理、移动代理的架构
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加，使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难，这些策略既能应对意外事件，又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中，代理通常会执行许多复杂的任务，这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存，但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务，则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构，旨在为具有
TouringMachines：动态、合理、移动代理的架构
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增长，使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难，这些策略既能应对意外事件，又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中，代理通常会执行许多复杂的任务，这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应才能生存，但如果代理要与其他代理协调行动并以有效的方式处理复杂任务，则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构，旨在为理性、自主、移动的代理提供在动态、实时、多代理领域中执行复杂、资源受限任务通常所需的各种行为。在调查了一系列现有架构并充分考虑了在特定此类领域中产生有效、稳健和灵活行为的要求后，通过集成许多审议和非审议控制功能，设计了最终的软件控制架构——TouringMachine 代理架构。这些功能以分层方式排列，组合起来赋予代理丰富的反应、目标导向、反思和预测能力。考虑到代理的内部配置、任务环境和随后的行为库之间存在的复杂关系，代理架构已与功能丰富的仪表化模拟测试平台结合实施。该测试平台允许创建一组不同的单代理和多代理导航任务场景，已用于评估架构的实用性并确定其一些主要优点和缺点。
TouringMachines：动态、合理、移动代理的架构
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增长，使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难，这些策略既能应对意外事件，又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中，代理通常会执行许多复杂的任务，这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应才能生存，但如果代理要与其他代理协调行动并以有效的方式处理复杂任务，则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构，旨在为理性、自主、移动的代理提供在动态、实时、多代理领域中执行复杂、资源受限任务通常所需的各种行为。在调查了一系列现有架构并充分考虑了在特定此类领域中产生有效、稳健和灵活行为的要求后，通过集成许多审议和非审议控制功能，设计了最终的软件控制架构——TouringMachine 代理架构。这些功能以分层方式排列，组合起来赋予代理丰富的反应、目标导向、反思和预测能力。考虑到代理的内部配置、任务环境和随后的行为库之间存在的复杂关系，代理架构已与功能丰富的仪表化模拟测试平台结合实施。该测试平台允许创建一组不同的单代理和多代理导航任务场景，已用于评估架构的实用性并确定其一些主要优点和缺点。
TouringMachines：一种动态、合理、移动代理的架构
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增长，使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难，这些策略既能应对意外事件，又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理填充。在这样的领域中，代理通常会执行许多复杂的任务，需要在一定程度上关注环境变化、时间约束、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中运作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存，但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务，则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构，旨在为理性、自主、移动的代理提供在动态、实时、多代理领域中执行复杂、资源受限任务通常所需的各种行为。在调查了一系列现有架构并充分考虑了在特定领域中产生有效、稳健和灵活行为的要求后，通过集成许多审议和非审议控制功能，设计了最终的软件控制架构——TouringMachine 代理架构。这些功能以分层方式排列，组合起来赋予代理丰富的反应、目标导向、反思和预测能力。认识到代理的内部配置、任务环境和随后的行为库之间存在的复杂关系，代理架构已与功能丰富的仪器化模拟测试平台结合实施。该测试平台允许创建多种单智能体和多智能体导航任务场景，已用于评估架构的实用性并确定其一些主要优点和缺点。
高性能非线性和机器学习分析...
几十年来，大脑研究一直致力于解读大脑在发育、疾病和健康状态下的状态，以了解正常和异常的大脑功能。神经科学的当前趋势是使用自然刺激，旨在了解现实世界中的大脑功能，在此期间，感觉、认知、情感和运动大脑过程相互重叠（Sonkusare 等人，2019 年 [1]；Cantlon，2020 年 [2]；Nastase 等人，2020 年 [3]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。自然刺激意味着复杂、动态和多样化的刺激，与传统使用的还原刺激相比，它为大脑研究创造了更具生态相关性的条件（Cantlon，2020 年 [2]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。自然刺激的例子有电影、课堂生物学、视频游戏、复杂的数学或听现场管弦乐队（Hasson 等人，2004 年 [5]；Dikker 等人，2017 年 [6]；Bavelier 和 Green [7]，2019 年；Chabin 等人，2022 年 [8]；Poikonen 等人，2022 年 [9]）。在自然刺激期间长时间收集的连续脑成像数据使得数据驱动分析的应用成为可能（Cantlon，2020 年 [2]；Zhang 等人，2021 年 [4]）。机器学习 (ML) 分析可能有助于产生关于潜在任务相关大脑过程的新假设，尤其是在自然背景下。在这种情况下，几个低级和高级重叠的大脑过程同时发生（Nastase 等人，2020 年 [3]）。由于多种大脑过程具有重叠性，基于还原论和简化研究设计而形成的神经科学理论的扩展既具有挑战性又值得怀疑 (Cantlon，2020 年 [2])。需要分析自然数据的新方法，而数据驱动的智能方法是开发和测试现实世界中大脑功能新理论的良好候选者 (Nastase 等人，2020 年 [3])。机器学习的最新发展已经应用于医疗保健领域，并扩展到多个领域：癫痫中的峰值检测、痴呆症预测以及心理健康和睡眠阶段分类 (Singh 等人，2022 年 [10])。这些数据驱动的方法旨在通过在生命早期解决大脑护理问题来改变医疗保健服务并改变大脑健康的轨迹 (Singh 等人，2022 年 [10])。例如，利用机器学习的最新进展，特别是脑机接口 (BCI) 技术，可帮助中风患者恢复神经系统